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wiki/concepts/ML-Ops.md

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+title: "ML Ops"
+type: concept
+tags: [DevOps, ML, operations]
+sources: [public-cloud-learning-sessions-introduction-to-artificial-intelligence-ai-machine-learning-20240206]
+last_updated: 2024-02-06
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+## Summary
+ML Ops 结合机器学习和运营，涉及人员、技术和流程，以实现协作式 ML 解决方案。
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+## Definition
+ML Ops (Machine Learning Operations) 是将 DevOps 原则应用于机器学习系统的实践，包括数据管道、训练管道和推理管道的自动化和监控。
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+## Key Attributes
+- **核心组成**：数据管道、训练管道、推理管道
+- **关注点**：数据溯源、模型管理、部署工作流
+- **工具**：Amazon SageMaker、MLflow、Kubeflow
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+## Connections
+- [[DevOps]] ← extends ← [[ML Ops]]
+- [[ML Ops]] ← manages ← [[Machine Learning]]
+- [[Amazon SageMaker]] ← implements ← [[ML Ops]]